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Une nouvelle représentation topologique des molécules, HGR, améliore la génération et l'apprentissage de représentations en chimie computationnelle.
Une méthode guidée par des foundation models exploite des compétences réutilisables pour corriger et améliorer les politiques robotiques sans démonstration humaine.
Un nouveau modèle de la famille LimiX repense l'apprentissage en contexte pour surpasser les modèles tabulaires spécialisés et généralistes.
Un nouveau paradigme de modèles capables de participer activement à la création de connaissances scientifiques.
Un nouveau paradigme propose d'impliquer les parties prenantes dès un prototype initial avant d'étendre les jumeaux numériques d'entreprise à grande échelle.
Une étude empirique sur huit jeux de données CGM montre que le fine-tuning léger surpasse les modèles zero-shot pour la prévision glycémique.
Un nouveau cadre pour évaluer les modèles de découverte causale face aux challenges du pré-entraînement.